讓Agent挖漏洞：360想打造“中國版Mythos”

撰文 | 李信馬

題圖 | AI生圖

了不起的智能體：發現和介紹那些正在改變世界的Agent，這里有現場、有對話，還有沒被寫進新聞的細節。

2026年4月，Anthropic發布了新模型?Claude Mythos Preview，并公開了一份長達?244頁?的技術文件，文件顯示，它做了一件讓整個安全行業震動的事：自主發現OpenBSD系統中潛伏27年的TCP SACK漏洞，以及FFmpeg中沉睡16年的H.264解碼器漏洞。

OpenBSD被公認為全球最安全的Unix系統之一，蘋果內核就基于BSD，無數頂級安全專家排查了二十多年都沒查出的問題，卻讓一個AI模型做到了。消息一出，美國網絡安全股集體暴跌，因為如果AI可以自動、批量、低成本地發現漏洞，那傳統安全公司的商業模式和技術體系都要被重新估值。

有趣的是，Anthropic做Mythos的本意不是為了網絡安全，它是一家以編程AI為主業的公司，隨著AI寫的代碼越來越多，人類已經維護不過來，所以必須讓模型學會自己找代碼里的漏洞。結果，模型在理解了代碼的運行邏輯之后，能力發生了涌現——不僅會找漏洞，還學會了自動編寫攻擊代碼。

美國白宮高級官員、網絡安全負責人和Anthropic管理層緊急開會爭論，最終下令禁止向所有外國人開放Mythos 5及其民用閹割版Fable，理由是國家安全。隨后，Anthropic與谷歌、蘋果、英偉達等40多家科技巨頭成立了Glasswing（玻璃之翼）聯盟，用Mythos給每位成員掃描代碼、排查漏洞，并各開放了最高1億美元Token額度。

這本質是一場漏洞內部大排查，但是，中國被排除在外。

“中國網絡安全行業必須要打造自己的Mythos。”在6月舉行的ISC.AI 2026大會上，360集團創始人周鴻祎把話說得很直接。他將Mythos稱為“AI時代網絡安全核武器”，因為漏洞發現能力正在成為新的戰略威懾。“你有，我也得有，不然就會被動地挨打。”

01、圖龍鋒：不拼模型，拼智能體

360推出的中國版Mythos叫“圖龍鋒”，是360過去兩年的重點研發成果。截至大會時，圖龍鋒已累計挖掘漏洞3000多個，其中監管確認105個，多個被國家漏洞庫定義為高危漏洞。它挖出了Windows內核中潛伏5年的漏洞、Office中潛伏8年的漏洞、Excel中潛伏10年的漏洞，獲得了微軟官方認可；它還挖出了OpenClaw（龍蝦）4個核心組件漏洞和23個龍蝦生態漏洞——龍蝦創始人都點頭了。

外界更多將Mythos視為大模型能力的外溢，而圖龍鋒卻走的是智能體路線，為什么會被稱為“中國版Mythos”？

周鴻祎給出的回答是，不能照搬美國路線。Anthropic走的是典型的“大力出奇跡”——最強模型、最強算力、最強芯片，靠模型能力硬砸。客觀來說，國產開源基座模型和Anthropic還有差距，“不能等基座模型能力趕上Anthropic之后再做漏洞挖掘，因為我們等不起時間。”

所以，360選擇了智能體路線，不在模型和算力上死磕，而是通過智能體“曲線救國”。大模型本身的能力可能在80分，但加上智能體Harness平臺——控制上下文、管理工具調用、供給知識、設計流程、協調多智能體協作——可以發揮出90分的水平。周鴻祎打了個比方，Harness就是給大模型裝上“手和腳”，讓它從會思考變成會干活。

除此之外，360有著20年的攻防經驗和安全大數據，累計報送監管漏洞25萬個，網絡空間測繪數據超1400億，全球攻擊樣本380億，惡意樣本超60億。這些數據有的被訓練成專業安全大模型，有的蒸餾進了智能體，有的做成了安全Skill。

多智能體蜂群還會根據目標自動編排和調度，先做威脅建模、篩選高危攻擊面，再沿著跨文件的數據流發現漏洞，然后圖龍鋒會自動構建沙箱環境，生成攻擊代碼做實地測試。這樣漏洞總數雖然比“地毯式搜索”少，但每個都是確認而非疑似，完成任務后蜂群還會總結復盤，越用越聰明。

“通過智能體工程化路線，我們把漏洞挖掘這件事從中彩票變成了流水線可以持續運轉的工廠。”周鴻祎說。圖龍鋒現在能挖主流的三類漏洞，在他看來，這已經和Mythos具備了同等的能力。

在防御端，360還即將上線另一款產品“儀天陣”，能響應告警、處理風險，基本實現無人值守和自動運營。“以算力對抗算力，以智能對抗智能，以機器對抗機器，讓中國防御體系從人海戰術走向自動駕駛。”周鴻祎說。

02、當AI殺入安全領域

世界范圍內，Mythos引發的震蕩遠沒有結束。截至2026年5月，Glasswing聯盟已從最初的40多家擴展到200多個組織，Mythos Preview累計發現超過1萬個高危和嚴重等級漏洞，其中超過99%尚未被修補。OpenAI也在跟進——ChatGPT 5.6推出了Cyber版，給每個開發成員配一個安全專家。

大模型公司跨界殺入安全領域，讓傳統的網絡安全公司坐立不安。周鴻祎在群訪中講了一個故事：“你們知道口香糖嗎？本來在中國賣得很好，因為（顧客）在超市結賬的時候會順手買一包。后來有了手機支付，大家不找零錢了，也不捎帶買了。口香糖被手機支付干掉了。”

360集團首席科學家、集團高級副總裁潘劍鋒認為，AI廠商不會因為模型能力強就直接取代安全公司，安全仍然是高度垂直、依賴攻防經驗和行業知識的領域，但不懂AI的安全公司可能會先出局。

他從技術層面給出了更系統的判斷。傳統安全建立在確定性計算之上——人把不確定的世界抽象為確定的計算規則，這是人適應機器。但大模型出現后，計算從確定走向了不確定，模型能直接處理模糊、開放的真實世界，機器反過來適應人了。這種不確定性賦予了AI推理和創造的能力，也成了智能體新型安全風險的根源。

外部的攻擊者不再需要直接下達明顯的惡意指令，可以把意圖隱藏在用戶輸入、系統提示、工具返回等內容中，人未必能看出其中的危險，大模型卻可能“讀懂”隱藏指令，進而實現模型注入、指令覆蓋等。在內部，大模型又依賴統計規律生成結果，不具備對現實世界的完整、穩定認知，因此無法徹底避免幻覺，比如編造不存在的實體、對事件順序和持續時間的認知錯誤等。當智能體開始連續推理、調用工具，甚至與其他智能體協同工作時，一個看似微小的判斷錯誤，可能沿著任務鏈不斷傳遞和放大。

“過去AI產生幻覺，可能只是答錯一道題；今天，擁有系統權限和工具調用能力的智能體一旦判斷錯誤，可能直接執行錯誤操作。”潘劍鋒說。因此，他提出了三層的安全治理思路：輸入層識別惡意意圖，推理層減少幻覺，執行層限制智能體的行動邊界。核心原則一句話——AI可以犯錯，安全必須兜底。

對于未來的市場格局，潘劍鋒的判斷是智能體安全將成為每個智能體的標配基礎設施，但這一市場不會被一家廠商完全壟斷：“它可能更像手機行業，幾家大型廠商占據主要市場，不同細分領域仍然存在大量專業化空間。”

群訪最后，周鴻祎自己做了個總結：“做安全行業的人非常苦逼，就像希臘神話里的西西弗斯一樣，每天辛辛苦苦地推一塊大石頭，以為到一個階段安全問題終于告一段落了，結果AI出現了，智能體出現了，老的問題當然解決了一些，但新的問題又來了。”

這話里有自嘲，有無奈，也有行業宿命感。但推石頭的人還在推——Mythos一度引發管制爭議，360則選擇用圖龍鋒探索中國自己的智能體安全能力，安全行業從來沒有“一勞永逸”這個選項，新的問題會不斷涌現，但更好的產品和工具也會被不斷地造出來。

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